Redshift vs BigQuery: O guia de 2025 para data warehouses na nuvem

Vamos ser honestos, tomar "decisões baseadas em dados" passou de um chavão da moda para a espinha dorsal de qualquer empresa que queira manter-se competitiva. O motor que impulsiona tudo isto? Um data warehouse na nuvem. É onde armazena e dá sentido a montanhas de informação. Mas escolher o certo é um grande passo, uma decisão que definirá o jogo de análise da sua empresa por anos.

Dois dos maiores nomes que irá ouvir são Amazon Redshift e Google BigQuery. Ambos são potências, mas abordam o problema de ângulos completamente diferentes. Se escolher aquele que não se adapta ao fluxo de trabalho da sua equipa, poderá enfrentar custos exorbitantes, problemas de desempenho frustrantes ou uma tonelada de manutenção manual para a qual simplesmente não tem tempo.

Este guia está aqui para lhe dar uma comparação direta e prática. Analisaremos como são construídos, como funcionam, como é usá-los no dia a dia e, claro, como cobram. No final, deverá ter uma imagem muito mais clara de qual faz mais sentido para si.

O que é um data warehouse na nuvem?

Antes de entrarmos nos pormenores de uma batalha frente a frente, ajuda ter uma ideia do que cada plataforma é. Ambas visam ajudá-lo a analisar dados, mas o seu ADN é fundamentalmente diferente.

O que é o AWS Redshift?

O Amazon Redshift é o grande e poderoso serviço de data warehouse da Amazon. A maneira mais fácil de pensar nele é como um data warehouse tradicional, mas redesenhado e otimizado para a nuvem. É construído em torno de um cluster de nós. Tem um "nó líder" que atua como o polícia de trânsito, recebendo as suas consultas e descobrindo a maneira mais inteligente de as executar. Depois, tem um conjunto de "nós de computação" que armazenam os dados e fazem o trabalho pesado de processamento de números.

Nos bastidores, o Redshift usa armazenamento colunar e uma arquitetura de Processamento Massivamente Paralelo (MPP). Essa é uma forma sofisticada de dizer que foi projetado desde o início para processar consultas analíticas complexas a alta velocidade. Também está profundamente integrado no ecossistema da AWS, pelo que conectá-lo a serviços como o Amazon S3 para armazenamento é muito fácil. Essa integração apertada é uma grande vantagem se a sua empresa já funciona na AWS, mas significa que deve estar preparado para uma abordagem mais prática para obter o melhor desempenho absoluto.

O que é o Google BigQuery?

O Google BigQuery é a resposta da Google ao data warehouse, e segue um caminho completamente diferente e sem servidor (serverless). A sua principal característica é que separa o armazenamento da computação. Isto pode parecer técnico, mas é um grande avanço porque permite que ambos escalem para cima ou para baixo por conta própria, automaticamente.

Com o BigQuery, nunca tem de pensar em servidores, clusters ou nós. Nunca. A Google trata de tudo isso nos bastidores usando a sua colossal infraestrutura global. Quando executa uma consulta, o BigQuery obtém os recursos de que precisa e põe mãos à obra. Esta sensação de "simplesmente funciona" vem da sua história como uma ferramenta interna da Google chamada Dremel, que foi construída para analisar conjuntos de dados absolutamente massivos em segundos. Sem surpresa, conecta-se perfeitamente com outros serviços da Google Cloud, especialmente com ferramentas como o Google Analytics, o que o torna uma escolha natural para equipas de marketing e análise de produtos.

Redshift vs BigQuery: Arquitetura, escalabilidade e gestão

A divisão arquitetónica entre os clusters do Redshift e o modelo sem servidor (serverless) do BigQuery tem um impacto massivo na forma como escala e como é a sua rotina diária.

O debate cluster vs. sem servidor (serverless)

Redshift (Cluster Provisionado): Para começar a usar o Redshift, tem de "provisionar um cluster." Escolhe um tipo de nó e decide quantos precisa. Esta abordagem oferece-lhe um desempenho muito previsível e uma fatura que pode prever com bastante precisão. O problema é que exige que planeie com antecedência e intervenha manualmente quando precisar de escalar. Se a sua carga de consultas triplicar de repente, tem de redimensionar ativamente o cluster ou configurar regras de auto-escalonamento para lidar com isso.

BigQuery (Sem Servidor/Serverless): O BigQuery é o oposto completo. Não há clusters para gerir. Ponto final. Quando executa uma consulta, o BigQuery calcula instantaneamente quanta capacidade de processamento é necessária e atribui-a dinamicamente. Isto torna-o incrivelmente fácil de usar e o escalonamento não é um problema. Pode passar de uma pequena consulta de teste para uma análise do tamanho de um petabyte sem tocar numa única configuração. O outro lado da moeda é que o desempenho, e especialmente o custo, podem ser menos previsíveis se a sua equipa não for cuidadosa ao escrever consultas eficientes.

Como o Redshift e o BigQuery lidam com o escalonamento

Redshift: Quando precisa de mais poder, o Redshift oferece algumas ferramentas. Pode fazer um "Redimensionamento Elástico" para adicionar permanentemente mais nós, o que é ótimo para o crescimento a longo prazo. Para picos súbitos de atividade, pode usar o "Escalonamento de Concorrência", que adiciona automaticamente clusters temporários para lidar com a carga extra. Estas são ótimas funcionalidades, mas precisam de ser configuradas e têm alguns limites.

BigQuery: O escalonamento no BigQuery é simplesmente... automático. Foi construído desde o primeiro dia para lidar com picos enormes e imprevisíveis de procura sem que tenha de levantar um dedo. Se cem pessoas da sua equipa decidirem executar consultas pesadas todas ao mesmo tempo, o BigQuery não pestaneja. Simplesmente funciona. Isto torna-o extremamente resiliente e uma ótima escolha para cargas de trabalho que são muito variáveis.

Esforço de gestão do dia a dia

Redshift: É aqui que realmente se sente a diferença filosófica. O Redshift requer mais atenção contínua. Embora a AWS tenha automatizado muito ao longo dos anos, ainda precisa de pensar na otimização do desempenho. Isto significa muitas vezes definir coisas como chaves de distribuição e ordenação para ajudar o Redshift a organizar os dados de forma eficiente. Também precisa de executar ocasionalmente um comando "VACUUM" para limpar espaço de dados antigos e manter tudo a funcionar rapidamente.

BigQuery: O BigQuery é o mais próximo que se pode chegar de um serviço de gestão zero. A Google trata de toda a otimização de backend, manutenção e vacuuming por si. Isto liberta a sua equipa de dados para deixar de se preocupar com a infraestrutura e focar-se no que foram contratados para fazer: encontrar insights nos dados. Basta carregar os seus dados e começar a fazer-lhes perguntas.

O BigQuery basicamente não requer administração... Pode literalmente apenas enviar dados para lá e depois executar consultas sem pensar em nada. Também é muito rápido.

Reddit

Redshift vs BigQuery: Desempenho e casos de uso ideais

A pergunta "qual é mais rápido?" não é a pergunta certa a fazer. A melhor pergunta é, qual foi construído para o tipo de trabalho que a sua equipa faz?

Redshift: Melhor para cargas de trabalho de BI previsíveis

O Redshift atinge o seu auge com padrões de consulta consistentes e previsíveis. Pense em todos os dashboards e relatórios que as suas ferramentas de BI estão a atualizar de hora a hora, a cada hora. Como já alocou os recursos, o desempenho é sólido como uma rocha. Aquele relatório diário de vendas para a equipa financeira será executado tão rapidamente amanhã como hoje.

• Caso de Uso Ideal: Uma grande empresa de comércio eletrónico tem centenas de analistas que dependem de milhares de relatórios diários para tudo, desde o planeamento financeiro à gestão de inventário. As consultas são bem conhecidas e um desempenho consistente não é negociável.

BigQuery: Melhor para análise ad-hoc e exploratória

O BigQuery é a estrela quando se lida com cargas de trabalho imprevisíveis e com "picos". Foi construído para aquelas consultas grandes, complexas e exploratórias que os cientistas de dados adoram executar quando estão à caça de um novo insight. Quando uma única consulta precisa de uma quantidade massiva de poder por apenas alguns minutos, a capacidade do BigQuery de invocar os recursos da Google sob demanda é um salva-vidas.

• Caso de Uso Ideal: Uma empresa de jogos quer vasculhar petabytes de dados de jogadores para identificar um novo padrão no comportamento do utilizador. É uma consulta gigantesca e única que seria um pesadelo planear num sistema provisionado, mas é um trabalho perfeito para o BigQuery.

Tabela de comparação rápida

Este vídeo fornece uma comparação detalhada do BigQuery vs Redshift, cobrindo as principais diferenças em arquitetura, desempenho e muito mais.

Redshift vs BigQuery: Uma análise completa dos preços

Vamos falar sobre a parte mais importante (e muitas vezes a mais confusa): o preço. O Redshift e o BigQuery têm modelos totalmente diferentes, por isso, compreendê-los é fundamental para evitar uma fatura que faça a sua equipa financeira levantar uma sobrancelha.

Modelo de preços do Redshift: Pague por clusters provisionados

O preço do Redshift é bastante fácil de entender. Paga uma taxa horária fixa com base nos nós do seu cluster. Basicamente, está a pagar para manter as luzes acesas e o motor aquecido, quer esteja a executar consultas ativamente ou não.

• Custos de Computação:

  • Preços Sob Demanda: Pague por hora sem compromisso. Para um nó comum "ra3.4xlarge", por exemplo, está a olhar para cerca de $3.26 por hora.

  • Instâncias Reservadas: Se sabe que o usará de forma consistente, pode comprometer-se com um período de 1 ou 3 anos e obter um grande desconto, por vezes superior a 60%.

  • Redshift Serverless: Uma opção mais recente que é um pouco mais parecida com o BigQuery. Cobra-lhe em "RPU-horas", pelo que só paga pela computação quando as consultas estão a ser executadas ativamente.

• Custos de Armazenamento: Com os nós RA3 modernos, o armazenamento é faturado separadamente em cerca de $0.024 por GB-mês.

Modelo de preços do BigQuery: Pague pelo que usa

O BigQuery divide os seus preços em duas partes simples: armazenar os seus dados e executar as suas consultas.

• Preços de Armazenamento:

  • Armazenamento Ativo: Pagará cerca de $0.02 por GB-mês por quaisquer dados que tenham sido acedidos nos últimos 90 dias.

  • Armazenamento a Longo Prazo: Aqui está uma boa vantagem. Se uma tabela não for modificada por 90 dias consecutivos, o preço do armazenamento para ela é automaticamente reduzido para metade, para cerca de $0.01 por GB-mês.

• Preços de Computação (Análise):

  • Sob Demanda: Este é o modelo padrão. É cobrado pela quantidade de dados que a sua consulta analisa. A taxa atual é de $6.25 por terabyte (TB) processado, mas a Google oferece a todos o primeiro 1 TB gratuito a cada mês.

  • Capacidade (Edições): Se é um utilizador intensivo, pode mudar para um modelo de taxa fixa. Compra uma quantidade definida de poder de processamento (chamados "slots") por uma taxa mensal ou anual fixa. Isto dá-lhe gastos previsíveis e pode ser mais barato se estiver a executar muitas consultas.

A conclusão sobre o custo: Redshift vs BigQuery

A melhor escolha para a sua carteira depende realmente da sua carga de trabalho. O Redshift oferece previsibilidade de custos e pode ser mais barato se tiver um fluxo de consultas alto e constante. O BigQuery é muitas vezes muito mais económico para equipas com cargas de trabalho menos frequentes ou com picos, mas tem de estar ciente de que consultas ineficientes podem levar a faturas avultadas.

Redshift vs BigQuery: Qual data warehouse é o ideal para si?

Então, depois de tudo isto, qual deve escolher? Tudo se resume às suas prioridades, às competências da sua equipa e à tecnologia que já está a usar.

• Escolha o Redshift se: Está totalmente imerso no ecossistema da AWS, o seu trabalho de análise é estável e previsível (como aqueles dashboards de BI diários), e quer controlo total sobre o desempenho e o custo. A sua equipa é do tipo que gosta de afinar uma base de dados para extrair até à última gota de velocidade.

• Escolha o BigQuery se: Os seus principais objetivos são a simplicidade e o escalonamento sem esforço. Os seus padrões de consulta são imprevisíveis, e quer libertar a sua equipa da gestão de infraestruturas para que possam dedicar 100% do seu tempo à análise.

Escolher um data warehouse é um passo enorme na centralização dos seus dados estruturados para BI. Mas e todo o conhecimento não estruturado que flutua em tickets de suporte, documentos de ajuda e wikis internos? Enquanto a sua equipa de dados usa o Redshift ou o BigQuery para descobrir o que aconteceu, a sua equipa de suporte precisa de respostas instantâneas para por que aconteceu e como corrigi-lo.

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